硕橙科技宣布完成近亿元人民币B轮融资

近日，预测性维护服务商硕橙科技宣布完成近亿元人民币B轮融资，投资方为顺为资本，勤一资本担任独家财务顾问。本轮融资资金将主要用于渠道建设与技术研发。

此前，硕橙科技曾在2017年12月获得了由可可资本、势安资本合投的千万级天使轮融资；在2019年1月宣布获得千万元人民币规模Pre-A轮融资；在2019年7月获得数千万元人民币A轮融资。

据悉，硕橙科技成立于2016年，主要专注预测性维护领域，为工业企业提供产线实时监测、产品自动化质检、环境异常报警等服务，目前硕橙科技的主要产品包括前端硬件设备即橙盒SC Box，以及相应的软件算法，由此形成其“机器听诊大师”完整的产品体系。

通过部署“机器听诊大师”进行噪声提取和分析，企业可以有效降低被监测设备故障率和维护成本，延长设备生命周期、提高企业整体生产效率。

事实上，随着工业物联网的飞速发展，预测性维护已成为工业智能化改造升级的重要一环，是工业大数据和人工智能结合落地的重要应用场景，对企业降本增效、智能化升级都有着重要作用。

纵向来看，预测性维护对于节约企业生产成本、提高效益有显著作用，预计将会为企业带来约20%的效益增加；横向来看，在竞争激烈的市场上，引入预测性维护技术可以有效提高企业竞争力；从战略角度评估，预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。

据公开资料显示，与2017年的数据相比，2019年专注于预测性维护市场的供应商数量增加了一倍，2022年之前预测性维护市场都将保持高速增长态势，复合年均增长率（CAGR）达39%。

与传统的工业设备监测不同，硕橙科技主营产品“机器听诊大师”采用“非接触式”部署方法，通过放置在工业环境中的橙盒SC box收集机器设备运转噪声，无需与被监测设备建立刚性连接即可实现噪声特征值的识别与处理，并结合机器学习与人工智能算法，实时分析设备运行状态与零部件健康度，帮助企业实现降本增效。

硕橙科技表示，其拥有独创的噪声特征值系统，可以将设备故障识别下沉到识别诱发机械故障的物理运动本质这一层面，通过识别提取松动、磨损、缺齿、开裂、堵塞、欠润滑等常见故障的物理运动特征，形成故障特征值并判断故障类型。因此我们产品的标准化程度较高，可以实现跨行业、跨场景、跨机器部署。

具体部署时，硕橙科技采用了边缘计算的方式。在提取特征值后，橙盒SC Box自身就可以对数据进行初步的计算处理，这样不仅提升了实时监测效率，降低时延，同时也便于离散化部署，产品支持企业私有云或本地化部署。

部署时间上，硕橙科技从现场部署到实现数据收集分析通常在7-14个工作日内完成，整体上解决方案通常可以在45天内完成交付。

目前硕橙科技已在烟草、日化、水务、钢铁、工程机械等多个行业实现了成熟的落地应用，产品成功应用于中国烟草、宝洁集团、宝武集团、三一重工、中国商飞、中冶赛迪、宏发股份、德国艾默什水务等众多海内外知名企业，在电机、水泵、风机、数控机床、飞剪、轧机、高速包装机、空压机等众多场景应用中帮助企业降低设备故障率与维护成本。

 

原文标题：【遨博智能 | 资本】预测性维护服务商硕橙科技完成近亿元B轮融资

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